石墨烯涂层刀具的研究现状

针对高效干式切削加工中润滑能力不足,将自润滑性能优良的石墨烯粒子原位生长或者以复合材料的形式沉积于硬质合金刀具基体表面,有望弥补传统干切削中刀具使用寿命和加工性能偏低的不足。介绍了石墨烯材料在金属切削刀具领域中的研究和应用的现状,解读使用不同的工艺制备方法获得原生石墨烯涂层或者石墨烯复合超硬材料,并用其进行金属切削加工和摩擦磨损的试验。结果表明：石墨烯涂层刀具具备优良的润滑性能,能有效降低刀具的摩擦因数和磨损率,提高其使用寿命。     

深井巷道锚索桁架+锚杆联合支护技术试验研究

潘西煤矿开采深度达到千米以上,地压大,围岩稳定性差,巷道破坏严重,导致巷道返修率高。为了经济、有效地控制采场地压,维护巷道的稳定,在现有支护型式的基础上,首次采用了锚索桁架+锚杆联合支护技术,为巷道支护型式选择和参数优化提供了依据。     

隧道围岩分级方法综合研究

在总结国内外有一定代表性的隧道围岩分级方法的基础上,阐述了围岩分级方法发展现状,探讨了围岩分级方法的发展趋势,从而促进隧道围岩分级方法的研究,更好地反映各类工程岩体的质量好坏。     

方正奥思实现循环滚动字幕的方式

笔者在使用方正奥思多媒体制作工具的过程中,摸索出两种制作循环滚动字幕的方式。现将制作过程介绍如下: 采用对象属性中的进出条件设置 1.先制作与屏幕等宽或大于屏幕宽度的文字对象,置于屏幕中央,设为“文字对象1”,再复制一份为“文字对象2”,将“文字对象1”和“文字对象2”重叠放置。如图1所示。     

安全组播仿真系统研究与实现

针对组密钥管理方案的性能评价问题,提出了一个安全组播管理系统仿真平台方案（GKMSP）并阐述了其仿真机制．平台的设计采用了模块化设计的方法,便于集成多种经典解决方案或经典算法,并使用了离散用户事件驱动的仿真机制,可仿真任意用户分布特征,以帮助分析或改进不同方案的性能．仿真试验中,成功地应用该平台对几种经典组密钥管理方案的性能做出评价,证明了该平台的有效性．     

近红外光谱在食醋品牌和贮藏年份鉴别中的应用研究

近红外光谱用于食醋品牌和食醋贮藏年份的鉴别。144个食醋样品用于食醋品牌的鉴别,其中114个为"恒顺"牌食醋,其余30个为山西"水塔"和天津"独流"品牌食醋;114个"恒顺"牌食醋用于食醋贮藏年份的鉴别;采用kennard-stone(KS)方法将样品划分为校正集和验证集,主成分分析(principal component analysis,PCA)和偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)用于食醋品牌和年份的鉴别;competitive adaptive reweighted sampling(CARS)方法用于食醋特征变量的筛选。结果表明,样品经PLS-DA方法后,食醋品牌的校正识别率为98.96%,验证识别率为95.83%;食醋年份的校正识别率为97.37%,验证识别率为100%;食醋光谱经CARS方法优选波长后结合PLS-DA方法进行判别,所有的识别率都为100%;近红外光谱结合CARS-PLS-DA方法可以用于食醋品牌和贮藏年份的鉴别.为食醋原产地保护和年份鉴别提供一种快速的参考方法。     

限动芯棒连轧管机液压伺服控制系统的数学建模研究

介绍了目前无缝钢管生产领域中的最新技术--限动芯棒连轧管技术中的液压伺服控制系统的组成及工作原理,建立了控制辊隙的液压伺服控制系统的精确数学模型,以PID控制器为例推导了控制系统的传递函数和方框图,为系统的进一步仿真分析和优化设计提供了理论基础.     

我国轻型车用柴油机技术现状分析

随着排放法规的日益严格,国内轻型车用柴油机技术面临更严峻的挑战,加快技术创新步伐,实现产业升级刻不容缓。本文对我国轻型车用柴油机产品技术现状和典型产品的性能指标、结构特点作了分析总结,对国内轻型柴油机新产品开发模式、技术路线做了对比分析,简要讨论了轻型车用柴油机关键技术,并结合实际分析了国内产品开发存在的问题。     

我国轻型车用柴油机技术现状分析

随着排放法规的日益严格,国内轻型车用柴油机技术面临更严峻的挑战,加快技术创新步伐,实现产业升级刻不容缓.本文对我国轻型车用柴油机产品技术现状和典型产品的性能指标、结构特点作了分析总结,对国内轻型柴油机新产品开发模式、技术路线做了对比分析,简要讨论了轻型车用柴油机关键技术,并结合实际分析了国内产品开发存在的问题.     

基于便携式近红外光谱仪的食品接触性塑料鉴别

采用便携式近红外光谱仪对聚对苯二甲酸乙二酯(PET)、高密度聚乙烯(HDPE)、低密度聚乙烯(LDPE)、聚氯乙烯(PVC)、聚苯乙烯(PS)和聚碳酸酯(PC)6类食品接触性塑料材质进行鉴别研究。用5点平滑、多元散射校正(MSC)、一阶导数和标准正态变量变换(SNV)4种方法对塑料样品光谱进行预处理;主成分分析(PCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)分别用于塑料样品光谱空间分布分析和定性判别模型的建立。结果表明:光谱经SNV和MSC预处理后,6类塑料样品在前3个主成分空间得到了较好的分离;PLS-DA结合SNV预处理方法可得到精简的塑料材质定性判别模型,模型校正集和预测集的正确识别率(CRR)均为100%。该方法可为食品接触性塑料材质的快速鉴别提供参考。